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LDA线性判别分析
特征选择和特征提取区别 、PCA VS
LDA
1.特征提取V.S特征选择特征提取和特征选择是DimensionalityReduction（降维）的两种方法，针对于thecurseofdimensionality(维灾难)，都可以达到降维的目的。但是这两个有所不同。特征提取（FeatureExtraction）:Creattingasubsetofnewfeaturesbycombinationsoftheexsitingfeatures.也
细水长流-青山
·
2020-08-14 07:01
机器学习
机器学习
Springboot使用NoSQL技术
SpringBoot为Redis，MongoDB，Neo4j，Elasticsearch，SolrCassandra，Couchbase和
LDA
多纤果冻
·
2020-08-14 07:47
SpringBoot官方
Springboot
Nosql
通俗理解
LDA
主题模型
：本文转载自July的CSDN博客，仅作为知识记录所用，原文链接：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/412095150前言印象中，最开始听说“
LDA
yhao浩
·
2020-08-14 02:52
机器学习
LDA
文本主题模型
按照wiki上的介绍，
LDA
由Blei,DavidM.、Ng,AndrewY.
墨菲灬
·
2020-08-14 02:48
NLP系列（二）
LDA
主题模型
LDA
模型是NLP中很基础也是大家广为熟知的模型，在面试过程也经常遇到。本文简单讲述下其大致流程。1
LDA
简介首先，我们来感受下
LDA
是什么，什么是
LDA
模型？
致Great
·
2020-08-14 02:42
【NLP系列3】主题模型
LDA
一、
LDA
含义：1、一种无监督的贝叶斯模型。在训练时不需要手工含有label的训练集，仅仅给出文档集以及指定的主题数量k即可（如有100篇文章，需要划分为10个主题）2、一种词袋模型。
马苏比拉米G
·
2020-08-14 02:59
NLP
NLP --- 文本分类(基于
LDA
的隐语意分析详解)
前几节我们分析了向量空间模型（VSM）、基于奇异值分解（SVD）的潜语意分析（LSA）、基于概率的潜语意分析（PLSA）这些模型都是为了解决文本分类问题，他们各自有自己的优点和缺点，其中VSM模型简单方便但是容易造成维度爆炸和计算量慢的缺点，LSA是基于矩阵分解的原理进行分析的，优点是对VSM有效的降维，但是计算量还是很大，因此引入了PLSA，该优点是完全避开了PSA的矩阵分解的计算问题，把其完全
zsffuture
·
2020-08-14 02:53
自然语言处理
NLP --- 文本分类(基于
LDA
的隐语意分析训练算法详解)
上一节详细介绍了什么是
LDA
，详细讲解了他的原理，大家应该好好理解，如果不理解，这一节就别看了，你是看不懂的，这里我在简单的叙述
LDA
的算法思想：首先我们只拥有很多篇文本和一个词典，那么我们就可以在此基础上建立基于基于文本和词向量联合概率
zsffuture
·
2020-08-14 02:21
自然语言处理
LDA
实践3（NLP）
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibasmplimportldaimportlda.datasetsfrompprintimportpprintif__name__=="__main__":#document-termmatrixX=
lda
.da
我的天空足够你跳舞
·
2020-08-14 02:49
机器学习
文本主题模型之
LDA
(一)
LDA
基础
1.
LDA
贝叶斯模型
LDA
是基于贝叶斯模型的，涉及到贝叶斯模型离不开“先验分布”，“数据（似然）”和"后验分布"三块。在朴素贝叶斯算法原理小结中我们也已经讲到了这套贝叶斯理论。
weixin_34268579
·
2020-08-14 02:39
如何判断
lda
主题模型优劣
如何判断
lda
主题模型优劣有用的链接：原帖https://datascienceplus.com/evaluation-of-topic-modeling-topic-coherence/翻译：https
车水洒
·
2020-08-14 02:02
工具说明
可视化
数据挖掘
文本分析
机器学习
LDA
︱基于
LDA
的Topic Model变形+一些NLP开源项目
一、
LDA
的变形转载于：转：基于
LDA
的TopicModel变形TopicModel最适合的变种是加入先验信息：我相信题主使用的是完全无监督的TopicModel，然而这实在是过于不work~~~浪费了现实生活中那么多的标注数据
悟乙己
·
2020-08-14 02:28
NLP︱R+python
主题模型TopicModel：
LDA
编程实现
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/45771045
LDA
的python实现从0开始实现Shuyo的github代码：实现语言,Python,实现模型
-柚子皮-
·
2020-08-14 02:53
主题模型Topic
Model
主题模型
自然语言处理（三）主题模型
为了解决“一词多义”和“多词一意”的问题，引入“主题”
LDA
本质是一个三层贝叶斯网络1、共轭分布1、Beta分布是二项分布的共轭先验分布2、Dirichlet分布是多项分布的共轭先验分布Dirichlet
banhan9359
·
2020-08-14 02:00
[NLP]使用
LDA
模型计算文档相似度
定义wiki关于
lda
的定义：隐含狄利克雷分布简称
LDA
(LatentDirichletallocation)，是一种主题模型，它可以将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式给出。
android_ruben
·
2020-08-14 01:56
NLP
lda
plda主题模型
主题模型
LDA
转自http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/41209515?
车水洒
·
2020-08-14 01:59
机器学习
win10 安装mingw 使用makefile
首先win+r打开控制台，输入cmd；输入e:(回车)；cdgithub/
lda
(回车))输入make，提示make不是内部命令。
山而王王
·
2020-08-14 00:51
线性判别分析
(
LDA
)和python实现（多分类问题）
上一篇写过
线性判别分析
处理二分类问题https://blog.csdn.net/z962013489/article/details/79871789，当使用
LDA
处理多分类问题时，通常是作为一个降维工具来使用的
无聊的六婆
·
2020-08-13 23:13
机器学习
8个优秀的数据挖掘工具
1、GenismGenism是用来做文本主题模型的库，主要用来处理语言方面的任务，如文本相似度计算、
LDA
、Word2Vec等。
马哥教育
·
2020-08-13 23:56
数据挖掘
云计算相关
Iris数据集的
LDA
和PCA二维投影的比较
线性判别分析
（
LDA
）试图识别出类别之间差异最大的属性。尤其是，与PCA相比，
LDA
是使用已知类别标签的受监
壮壮不太胖^QwQ
·
2020-08-13 22:16
LDA
鸢尾花
参考来源https://cloud.tencent.com/developer/article/1065006，在学习过程中有所增减导语在模式分类和机器学习实践中，
线性判别分析
（LinearDiscriminantAnalysis
韭浪
·
2020-08-13 22:47
sklearn-
LDA
主题分析和用户推荐
LDA
主题分析主要应用于文本分类和预测中，并可以做推荐依据进行针对推荐。本文没有任何数学公式，只是给出了进行
LDA
分析的流程。
fans king
·
2020-08-13 21:56
机器学习
卷积神经网络特征提取并放入SVM
将一系列特征向量作为输入，放入SVM中进行分类（用的是matlab版libsvm），实验结果如下数据集plant_photos12（12种，每种50~100张图像）训练集—验证集不降维（%）PCA降维（%）PCA+
LDA
ZLuby
·
2020-08-13 21:16
深度学习
人工智障学习笔记——机器学习(12)
LDA
降维
一.概念
LDA
：LinearDiscriminantAnalysis(也有叫做FisherLinearDiscriminant)。与PCA一样，是一种线性降维算法。
九日王朝
·
2020-08-13 18:12
人工智障
LDA
线性判别分析
Python程序
理论讲解需要导入的包#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpimportcsvfrommatplotlibimportpyplotaspltimportmath导入数据集defread_iris():fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearnimportpreprocessingdata_set=load_iris()d
氵冫丶
·
2020-08-13 18:37
机器学习
使用
LDA
进行数据降维与分类
LDA
是一种以目标：类重心点距离最大类内点距离小但是对于情况：两个类重心点很近，但是各个点距离很远的情况，适用性不好。下面举个例子。
Luna_Lovegood_001
·
2020-08-13 18:55
机器学习
sklearn降维算法：PCA、
LDA
、MDS、流形学习Isomap
一、PCA降维（主成分分析）PCA是最常用的无监督降维算法其原理是寻找方差最大维度，只是最大化类间样本的方差例如，已知存在数据点如下图PCA算法寻找方差最大维度PCA案例：iris降维%matplotlibinlineimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdecompositionfromsklearnimportdatasetsiris=dat
qq_42797457
·
2020-08-13 18:45
sklearn中的PCA使用方法
不知道sklearn里的
LDA
和其他降维方法有没有类似的功能，欢迎大佬指点。若以后学习到了，回来填坑1.函数原型及参数说明这里只挑几个比较重要
克里斯雷德菲尔德
·
2020-08-13 17:40
sklearn 实现
LDA
主题建模
importpandasaspdimportnumpyasnpimportmglearnfromsklearn.decompositionimportLatentDirichletAllocationfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer,TfidfVectorizer#fromsklearn.feature_extract
qq_39630202
·
2020-08-13 17:07
LDA
sklearn库
LDA
进行图片数据降维
1.简介在另一篇文章中讲了利用PCA对图片数据进行降维，这次介绍一下另一种降维方法——
LDA
(LinearDiscriminantAnalysis)，即
线性判别分析
。
我小曾就是个弟弟
·
2020-08-13 16:32
机器学习
LDA
(线性判别回归)
LDA
线性判别回归
LDA
降维的基本思想
LDA
计算
LDA
降维的基本思想
LDA
和PCA一样都是降维算法，但不同的是
LDA
是有监督的降维算法，它的目的是将不同类别的数据降维后仍能较好的区别开。
花生酱卷
·
2020-08-13 16:51
LDA
,Perceptron,SVM三种算法的sklearn简单使用
数据如下x1=[1,5,1.5,8,1,9]x2=[2,8,1.8,8,0.6,11]y=[0,1,0,1,0,1]预测[0.58,0.76]
LDA
算法fromsklearn.discriminant_analysisimportLinearDiscriminantAnalysisimportnumpyasnptrain_x
程序小学生
·
2020-08-13 16:18
个人小记
机器学习应用——sklearn自带数据集训练（
线性判别分析
）
原文：分類法/範例二:NormalandShrinkageLinearDiscriminantAnalysisforclassification"""总结：1.通过score方法拿到模型对当前特征数量的样本判断准确度2.对比有无shrinkage,部分方法才可以使用特征压缩http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.discri
VeeLe
·
2020-08-13 16:08
机器学习
数据挖掘—
LDA
,PCA特征提取降维与SVM多分类在人脸识别中的应用－数据集ORL
下载地址：https://github.com/13952522076/ORL3下载时麻烦给个小星星，谢谢！尊重别人辛勤劳动哈。@vision3@author：马旭@tel：13952522076@email：
[email protected]
执行：执行predict.m文件；结果：时间一般为0.2秒左右，正确率100%；（因为测试集比较少）预处理数据preprocess：这个过程是首先将样本通过
melody-
·
2020-08-13 15:18
数据挖掘
LDA
降维和分类
LDA
降维和分类
LDA
可以降维和分类LinearDiscriminantAnalysis(
LDA
):就是将多维的样本数据集映射到一个坐标轴上(可以是多维的(以降维作为目的)),使得样本数据可以在这个坐标轴上就可以进行分类
jie310600
·
2020-08-13 14:49
机器学习
机器学习笔记17-
LDA
算法
1.
LDA
算法简介
LDA
（线性判别式分析LinearDiscriminantAnalysis）属于机器学习中的监督学习算法，常用来做特征提取、数据降维和任务分类。
Tobesix
·
2020-08-13 14:55
机器学习篇
机器学习
ML - numpy实现 PCA主成分分析
byDiweiLiu原文还有PCA和
LDA
的区别等信息。此处仅转载PCA的Python实现部分。在原文基础上有改动。
htuhxf
·
2020-08-13 14:14
机器学习算法
数据降维之
LDA
&PCA
数据降维之
LDA
&PCA我们都知道机器学习算法的性能受到样本数据的特征维数的影响，特征维数越多，需要的训练数据也越大，机器学习算法所消耗的时间也越多，甚至成指数爆炸增长。
zxhohai
·
2020-08-13 14:32
机器学习
(二)sklearn降维——PCA和
LDA
线性判别分析
（
LDA
）尝试识别占类之间差异最大的属性。特别地，与PCA相比，
LDA
是使用已知类标签的监督方法。
HawardScut
·
2020-08-13 14:56
sklearn学习
特征抽取与数据降维（
LDA
，SVD，PCA）
前言：本文详尽介绍SVD、
LDA
、PCA等算法的基本原理和推导过程，以及简单实例的代码实现。补充了所需要的线性代数基础内容。仍旧有些坑待填。
爱暖阳真是太好了
·
2020-08-13 13:24
Machine
Learning
贪心科技NLP训练营成果展示（附视频回放）
分享项目《搭建辅助医疗诊断的智能问答系统》《
LDA
主题模型的平滑处理方法研究》《基于知识驱动的对话聊天机器人》《基于深度学习的命名实体识别研究》4位分享嘉宾均来至贪心学院NLP训练营，分享的项目为学员结业
PaperWeekly
·
2020-08-13 13:53
【机器学习实战】降维方法的sklearn实现----PCA和
LDA
利用sklearn库来给PCA和
LDA
做一个比较。首先先了解一下这两个库，然后通过(iris)鸢尾花数据集来进行实践操作。
维尼弹着肖邦的夜曲
·
2020-08-13 11:47
feature
selection
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'sqrt'
Traceback(mostrecentcalllast):File"C:\Users\appleyuchi\Desktop\todolist\
LDA
\datagenerate.py",line30,inplt.scatter
Applied Sciences
·
2020-08-12 14:52
Python
机器学习-笔试知识点总结
即刻画了学习算法本身的拟合能力方差：同样大小训练集的变动，导致学习性能的变化，即刻画了数据扰动对模型造成的影响2线性模型：线性回归模型：lasso和ridge分别是l1范数和l2范数惩罚项线性分类模型logistics
线性判别分析
yu_tsl
·
2020-08-12 14:01
机器学习
《Python数据分析与挖掘实战》第15章 ——电商产品评论数据情感分析（LED）
文章目录1.挖掘背景与目标2.2数据探索与预处理2.1数据筛选2.2数据去重2.3删除前缀评分2.4jieba分词3基于
LDA
模型的主题分析4.权重5.如何在主题空间比较两两文档之间的相似度本文是基于《
王大阳_
·
2020-08-12 13:27
数据分析与数据挖掘
LDA
（分类、降维）、PCA（降维）和KPCA（升维+PCA）
原文链接：https://www.jianshu.com/p/fb25e7c8d36e
线性判别分析
（
LDA
）
LDA
思想总结
线性判别分析
（LinearDiscriminantAnalysis，
LDA
）是一种经典的降维方法
L 学习ing
·
2020-08-12 12:15
机器学习
自然语言处理入门（1）——文本相似度计算
文本相似度常用的计算方法有TF-IDF、LSI、
LDA
等。
weixin_34059951
·
2020-08-11 23:03
人机文本分类特征构造——主题分布
对于模型的构建普遍使用的是gensim的
LDA
模型，而在这里我们使用了百度的开源工具Familia，下面将进行介绍~##关于FamiliaFamilia开源项目包含文档主题推断工具、语义匹配计算工具以及基于工业级语料训练的三种主题模型
DilicelSten
·
2020-08-11 20:18
特征工程
对西瓜数据集实现
LDA
编程
数据集：代码：importpandasaspdimportnumpyasnpfrompandasimport*fromnumpyimport*importmatplotlib.pyplotaspltdefreaddata():dataset=np.loadtxt(r'C:\Users\zmy\Desktop\titanic\watermelon.csv',delimiter=",")df1=dat
渣渣张
·
2020-08-11 13:08
机器学习
python
用Python实现降维和聚类
在写这篇之前，我阅读了PCA、SVD和
LDA
。这几个模型相近，却都有自己的特点。本篇打算先介绍PCA，至于他们之间的关系，只能是边学边体会了。
ldon
·
2020-08-11 10:54
2016年10月
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